数据的计量尺度有哪些.docx

1、数据的计量尺度有哪些 The following text is amended on 12 November 2020.数据的计量尺度有哪些1、数据的计量尺度有哪些各自特征（1）定类尺度：计量层次最低；对事物进行平行的分类；各类别可以指定数字代码表示；使用时必须符合类别穷尽和互斥的要求；数据表现为“类别”；具有=或的数学特性（2）定序尺度：对事物分类的同时给出各类别的顺序；比定类尺度精确；未测量出类别之间的准确差值；数据表现为“类别”，但有序；具有或F ，则拒绝原假设H0 ，表明均值之间的差异是显着的，所检验的因素对观察值有显着影响若F序列中不同时间的数据具有可加性。2序列中每个数据的大小与

2、其所属时间的长短有直接联系。3序列中每个数据需要连续登记取得。如国内生产总值序列（2）当绝对数时间序列中的总量数据反映的是现象在某一时点上所处的总量时，称该序列为时点序列。 其特点：1序列中不同时点的数据不具有可加性。2序列中各数据的大小与其间隔长短没有直接联系。3序列中各数据无需连续登记取得。如我国20002010年全国年末总人口序列16、季节变动分析中的按月（季）平均法和趋势剔除法有什么不同（1）按月（季）平均法：直接根据原时间序列通过简单平均来计算季节指数，适用于包含水平趋势、季节变动和不规则变动的时间序列，即时间序列中不存在明显的长期趋势和循环波动因素。【基本假定】原时间序列包含水平趋

3、势、季节变动和不规则变动，没有明显的上升或下降的长期趋势和循环变动 【计算步骤】第一步：计算时间序列中各年同期（同月或同季）的平均数；第二步：计算时间序列全部数据的总平均数；第三步：计算各年同期（同月或同季）的平均数与总平均数的比值，即为季节指数（S）。公式：（2）趋势剔除法：该方法的基本思想是，先将时间序列中的长期趋势予以消除，然后再计算季节指数 。【基本假定】采用移动平均趋势剔除法分析季节变动时，假定时间序列各要素的关系结构为：y=TSCI，同时假定各年度的不规则波动I彼此独立【计算步骤】第一步：根据各年的月份（或季度）数据，计算12个月（或4个季度）移动平均趋势值TC；第二步：将各实际观察值y除以相应趋势值TC，即:第三步：将SI重新按月（季）排列，求得同月（或同季）平均数，再将其除以总平均数，即得季节指数S。17、什么是同度量因素它有何作用（1）同度量因素就是使不同度量的现象过渡到可以同度量的没接因素。（2）作用：1）同度量作用，即作为一种媒介，使原来度量单位不同而不能直接相加的现象数量，过渡到可以直接相加的现象数量。2）权数的作用，即起着权衡各个不同变量值在总体变动中的作用，也就是说，同度量因素比较大的变量值对综合指数的影响程度大，反之则小。